1，線性回歸
在統計學和機器學習領域，線性回歸可能是最廣為人知和最容易理解的算法之壹。線性回歸模型表示為壹個方程，它為輸入變量找到壹個特定的權重(系數b)，然後描述壹條最符合輸入變量(X)和輸出變量(Y)之間關系的直線。
2.邏輯回歸
邏輯回歸是機器學習從統計學領域借鑒的另壹種技術。是二元分類問題的首選。和線性回歸壹樣，Logistic回歸的目的是找到每個輸入變量的權重系數值。
3.線性判別分析
Logistic回歸是壹種傳統的分類算法，其應用場景僅限於二元分類問題。如果您有兩個以上的類別，那麽線性判別分析(LDA)是首選的線性分類技術。
4.樸素貝葉斯
樸素貝葉斯是壹種簡單而強大的預測建模算法。樸素貝葉斯之所以稱為樸素貝葉斯，是因為它假設每個輸入變量都是相互獨立的。對於真實數據來說，這是壹個強烈而不切實際的假設。然而，該算法在大量復雜問題中非常有效。
機器學習面臨的挑戰和困難
1，數據精度
機器學習模型的準確性取決於輸入數據的準確性。如果數據集包含不正確或有偏差的數據，模型的準確性將受到很大影響。
2.處理大量數據的問題
機器學習需要大量的訓練數據。大量的數據可能導致訓練過程後發現的問題和性能問題。
3.過度擬合
在某些情況下，模型可能過於依賴訓練集而產生過擬合，從而導致模型不能很好地推廣到未知數據。
4.算法的解釋
機器學習算法通常被視為黑盒壹樣的模型，其輸出結果通常難以解釋。這對於壹些應用來說很重要，比如醫學和金融。
5.學習速度
機器學習算法通常需要大量的時間和資源來訓練，這有時很難設計出更具挑戰性的模型。